• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.14-15
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• 2008

In this paper, a new iterative decoding of LDPC codes is proposed. The decoding is based on the posteriori probability of each belief propagation (BP) decoding and an additional postprocessing, that is, erasure decoding of LDPC codes. It turned out that the new method consistently improves the decoding performance on various classes of LDPC codes. For example it removes the error floor of Margulis codes effectively.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권9A호
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• pp.2355-2364
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• 1998

In conventional fractal decoding procedure, the reconstructed image is obtained by a rpredefined number of iterations starting with an arbitrary initial image. Its convergence speed depends on the selection of the initial image. It should be solved to get high speed convergence. In this paper, we theoretically reveal that conventional method is approximately decomposed into the decoding of the DC and AC components. Based on this fact, we proposed a novel fast fractal decoding algorithm made up of two steps. The averaged-image considered as an optimal initial image is estimated in the first step. In the second step, the reconstructe dimag eis genrated from the output image obtained in the first step. From the simulations, it is shown that the output image of the first step approximately converges to the averaged-image with only 15% calculations for one iteration of conventional method. And the proposed method is faster than various decoding mehtods and evenly equal to conventioanl decoding with the averaged-image. In addition, the proposed method can be applied to the compressed data resulted from the various encoding methods because it does not impose any constraints in the encoding procedure to get high decoding speed.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.325-333
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• 1997

In fractral decoding procedure, the reconstructed image is obtained by iteratively applying the contractive transform to an arbitrary initial image. But this method is not suitable for the fast decoding because convergence speed depends on the selection of initial image. Therefore, the initial image to achieve fast decoding should be selected. In this paper, we propose an initial image estimation that can be applied to various decoding methods. The initial image similar to the original image is estimated by using only the compressed data so that the proposed method does not affect the compression ratio. From the simulation, the PSNR of the proposed initial image is 6dB higher han that of ones iterated output image of conventional decoding with Babaraimage. Computations in addition and multiplication are reduced about 96%. On the other hands, if we apply the proposed initial image to other decoding algorithms, the faster convergence speed is expected.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권12C호
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• pp.1143-1149
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• 2006

본 논문에서는 체크 노드 분할을 이용한 변형된 반복 복호 방법 [8]을 IEEE 802.16e 표준에서 제시된 low-density parity-check(LDPC) 부호에 적용하여 복호의 수렴 속도 개선을 확인한다 또한 IEEE 802.16e에서 제시된 LDPC 부호에 가장 적합한 체크 노드 분할 방법을 제안한다. 수렴 속도 개선은 반복 횟수를 줄일 수 있다는 의미에서 계산 복잡도를 감소시킬 수 있다. 이러한 체크 노드 분할을 이용한 복호 방법은 복호기의 하드웨어 구현이 병렬 처리 방식으로 구현되기 어려운 시스템에서 효과적인 직렬 처리 방식으로 적용될 수 있다. 제시된 LDPC 부호의 변형된 반복 복호 방법은 무선 통신 시스템 환경의 실제 복호기를 구현하는데 사용될 수 있다.

• ETRI Journal
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• 제31권5호
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• pp.510-517
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• 2009

A high throughput parallel decoding method is developed for context-based adaptive variable length codes. In this paper, several new design ideas are devised and implemented for scalable parallel processing, a reduction in area, and a reduction in power requirements. First, simplified logical operations instead of memory lookups are used for parallel processing. Second, the codes are grouped based on their lengths for efficient logical operation. Third, up to M bits of the input stream can be analyzed simultaneously. For comparison, we designed a logical-operation-based parallel decoder for M=8 and a conventional parallel decoder. High-speed parallel decoding becomes possible with our method. In addition, for similar decoding rates (1.57 codes/cycle for M=8), our new approach uses 46% less chip area than the conventional method.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.753-757
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• 2003

본 논문에서는 반복복호 부호의 복호과정시 채널 적응적으로 반복복호수를 가변할 수 있는 효율적인 제어기법을 제안한다. 반복복호 부호는 반복구조를 가지며 그 특성상 반복복호수가 증가할수록 성능이 우수하게 향상된다. 그러나 반복복호수가 증가한 수록 복호과정시 적용된 알고리즘의 복잡도에 따라 다소 차이는 있지만 공통적으로 계산량의 증가를 가지게 되며 이는 복호지연시간 증가로 나타난다. 또한 일정 반복복호수 이상에 도달하게 되면 그 성능 변화가 거의 없는 오류마구(floor) 현상이 나타난다. 즉 성능변화가 없는 적절한 반복복호수 종료점을 찾아야 한다. 따라서 본 논문에서는 프레임 주기로 수신된 정보를 프레임 에러체크 지시자를 이용하여 채널의 변화를 감시하며 반복복호 부호의 반복복호수를 채널 적응적으로 승가, 감소할 수 있도록 제어하는 기법을 제안하였으며 결과적으로 반복구조를 가지는 부호의 방대한 계산량 감소와 이로 인한 복호지연 시간을 성능저하없이 효율적으로 단축시킬 수 있음을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3749-3768
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• 2018

As one of the most potential types of low-density parity-check (LDPC) codes, CPM-QC-LDPC code has considerable advantages but there still exist some limitations in practical application, for example, the existing decoding algorithm has a low convergence rate and a high decoding complexity. According to the structural property of this code, we propose a new method based on a CPM-RID decoding algorithm that decodes block-by-block with weights, which are obtained by neural network training. From the simulation results, we can conclude that our proposed method not only improves the bit error rate and frame error rate performance but also increases the convergence rate, when compared with the original CPM-RID decoding algorithm and scaled MSA algorithm.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제38권6호
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• pp.342-351
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• 2017

뉴럴 디코딩은 뉴론이 발화한 스파이크 트레인으로부터 뉴론에 인가된 원 자극을 추정하는 작업을 말한다. 디코딩은 뉴론들끼리 어떻게 신호를 주고 받는 지를 이해함으로써 궁극적으로 뇌가 어떻게 정보처리를 하는 지 이해하는 기초적인 작업이다. 이 논문에서 우리는 3가지 뉴럴 디코딩 방법, 즉 빈도 디코딩, 시간 디코딩, 군집 디코딩 방법에 대해 설명하겠다. 빈도 디코딩은 자극에 대한 스파이크의 발화빈도 정보를 이용하여 자극을 복원하는 방법을 말한다. 역사적으로 가장 먼저 시도되었고 가장 간단한 디코딩 방법이다. 그러나 정수 개인 스파이크 개수로부터 빈도를 계산하는 과정에서 빈도자체가 불연속이고 양자화될 가능성이 높기 때문에 간단하고 정적인 자극이 아닌 경우 빈도 디코딩으로는 자극을 복원하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 시간 디코딩은 스파이크 발생 빈도가 아닌 개별 스파이크들의 발생시각을 이용한 디코딩 방법을 말하며 실제 빠르게 변화하는 자극의 경우 신경세포는 빈도 디코딩이 아니라 시간 디코딩을 통해 자극을 추정하는 것으로 이해되고 있다. 군집 디코딩은 단일 신경세포가 아닌 군집 신경세포로부터 자극을 복원하는 방법이다. 군집 디코딩은 단일 신경 세포 디코딩에 비해 신경 세포의 가변성에 따른 불확실성을 감소시킬 수 있고 서로 다른 자극의 특성을 동시에 표현할 수 있다는 장점을 갖는다. 이 논문에서는 먼저 세 가지 뉴럴디코딩 방법에 대해 소개하고 정보이론이 뉴럴디코딩에 어떻게 적용되는 지를 다룬 후 마지막으로 최근에 각광받고 있는 기계학습 방법에 의한 뉴럴 디코딩에 대해 다루도록 하겠다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권3호
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• pp.410-421
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• 2016

In this paper, we propose a framework that attempts to incorporate landmarks into a segment-based Mandarin speech recognition system. In this method, landmarks provide boundary information and phonetic class information, and the information is used to direct the decoding process. To prove the validity of this method, two kinds of landmarks that can be reliably detected are used to direct the decoding process of a segment model (SM) based Mandarin LVCSR (large vocabulary continuous speech recognition) system. The results of our experiment show that about 30% decoding time can be saved without an obvious decrease in recognition accuracy. Thus, the potential of our method is demonstrated.

• Korean Journal of Mathematics
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• 제10권1호
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• pp.89-95
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• 2002

We present a simple but new way of decoding the binary Golay code.